e/acc

Steve Yegge (ex-Google, ex-Amazon, создатель Gas Town) запустил Wasteland, федеративную сеть, где тысячи AI-агентов работают вместе над общими задачами. В центре общая доска задач: кто угодно публикует задачу, другие берут её в работу своим AI-агентом, а валидаторы выставляют многомерные «штампы» за качество, креативность и надёжность. Всё построено на Dolt, по сути это GitHub для любой работы, не только кода.

Самое интересное тут - переносимая репутация. Каждый штамп привязан к конкретному выполненному заданию, всё аудируемо и неизменяемо. Со временем формируется структурированный профиль навыков - не то что ты сам о себе написал (привет, LinkedIn), а то что подтвердили люди, проверявшие твою работу. Плюс, можно создавать свои Wasteland'ы - для команды, компании, университета - и переносить репутацию между ними. Фактически это попытка построить децентрализованное резюме на основе верифицированной работы по оркестрации ИИ агентов.

Через 15 минут начинаем стрим про самоуправляемые компании (продажи и другие функции на основе агентов)

в рамках программы AI-native organizations

вопросы можно оставлять под этим постом

о работе в ближайшие годы, на примере

у меня есть задача сделать UI для продукта средней сложности (~10 экранов и 100 компонентов). я понимаю, что дизайн тулзы (paper, pencil, variant, stitch, aura) могут около-бесплатно генерировать макеты в безграничном количестве качеством не хуже, чем профессиональный дизайнер

при этом, я понимаю что у меня нет 1. вкуса, чтобы выбрать лучший из сотен неплохих вариантов 2. опыта и понимания как превратить это в стабильную и рабочую дизайн систему

раньше для такого проекта нанимали дизайнера на пару месяцев/лет. теперь мне нужно 45 минут "вкуса" человека и пару часов его работы описания дизайн-системы на основе готового фигма файла

Завтра проведем лайвстрим с Байрамом Аннаковым, основателем onsa.ai, App in the Air и Empatika.

Говорить будем об использовании агентов в бизнесе: как компании используют агентов в продажах, ops, маркетинге, управлении, финансах? о том, как гарантровать автономию бизнес-процессов и как сделать чтобы функция работала автономно максимально долго и самоулучшалась?

Начало завтра в 5pm GMT (20:30 MSK / 9:30am PST) на этом канале!

Продолжая тему: знания переходят из приватного владения в публичное. Раньше эксперт - консультант McKinsey, кардиохирург с 30-летним стажем, CISO крупного банка - владел знаниями, которые невозможно было извлечь. Теперь AI собирает всё, что эксперт когда-либо говорил - подкасты, интервью, статьи - и упаковывает в skills, которые могут использовать другие агенты. Модель, через претрейн и RL среды, постоянно улучшается (в том числе на основе всего что вы с ней делаете). Дельта между тем, что знает специалист, и тем, что доступно всем стремительно сокращается.

Что это значит для компаний? Даниэль Мисслер описывает это так: корпорации превращаются в "граф операций" - визуальную карту всех процессов и workflow, которую AI видит целиком. Вместо тысяч сотрудников будут десятки людей, которые направляют AI-систему. Софт перестает быть "помощником" и становится способом исполнения задач.

Люди же вместо работы на корпорацию будут иметь систему трансляции своих навыков и репутации в общий пул. Ваш AI-помощник говорит миру: вот мой опыт, вот проекты, вот рейтинги. Нужен кому-то специалист - их AI находит вашего и договаривается. Более человечная модель: вас компенсируют за то, кто вы есть, а не за позицию в org chart. Иронично то, что люди десятилетиями ненавидели корпоративную иерархию и токсичную культуру, а теперь цепляются за неё, потому что боятся потерять доход. Понять можно, но держаться за то, что ненавидел это не выход.

Моя работа за последний год от курсора и клода пришла к использованию 3 моделей (и 3 харнесов) для работы над одним и тем же .md документом. в данном случае, это claude code с опусом + pi с gemini 3.1 + opencode с GPT 5.3 Codex

Альтман объявил, что OpenAI поднял раунд в $110 млрд сегодня по оценке около $800B, а Дарио показал новый уровень определения PMF (на скриншоте), когда ты послал министра обороны США публично, а в ответ они выпускают заявление, что мы, конечно, обиделись но все равно будем с вами работать. Плюс (в видео) рассказал, что ~50% всех рабочих мест белых воротничков (юристы, консультанты, финанситы и все такое) могут исчезнуть в течении 1-5 лет.

Я поражаюсь комментариям конечно. 90% всех комментариев в канале 1-3 года назад были "ты че паникуешь, ИИ вон не может пальцы рисовать и считать буквы r в strawberry, полная фигня, отписка, дизлайк". Комментарии сегодня: "ты чего такой спокойный, почему ничего не делается чтобы защитить рабочий класс, легко вам говорить".

Реальность очень простая, хоть и сложная для осознания: этот поезд не остановить. Мы в начале Экспоненты, и никто не сможет ее остановить. Мировая экономика и $100 триллионов ВВП это довольно инертная штука, полная диффузия займет пару десятилетий, но значительные, структурные изменения мы увидим в полную силу в этом году.

Я не сомневаюсь в финальной точке этого путешествия - любая сегодняшняя деятельность будет автоматизирована, но не факт что прям уж в течении пары лет. Для тех из вас, кто уверен, что входит в топ-0.01% в своей профессии - для вас возможностей в ближайшие годы будет значительно больше это золотой век. Для ширнармасс - конечно, будет тяжело и ни у одного СЕО лабы, президента США или нобелевского лауреата по экономике нет ответа. Я бы старался прожить следующие 2-3 года в парадигме, что, потенциально, это закрывающееся окно возможностей, в котором человеческий труд является способом и источником создания ресурсов. Я понимаю, что есть масса скептиков, но вне зависимости от того каким будет будущее, только эта парадигма даст некоторый практический и продуктивный результат.

Джек Дорси уволил 40% сотрудников своей компании (около 4,000 человек). основатель Твиттера и Square / Block написал детальный пост, где рассказал почему.

причина: ИИ.

компания прибыльна (заработала $24 млрд в 2025) и растет, но более компактные команды, 100% фокус на ИИ в бизнес-процессах позволит ей быть еще успешнее.

я уверен, это первое из тысяч подобных решений в ближайшие год-два. все больше компаний понимают, что они могут достигнуть большего с меньшим количеством людей.

для любого фаундера, инвестора, менеджера и профессионала ИИ-трансформация и агентоцентричные процессы это тема номер один. если вы хотите разобраться что делать чтобы трансформировать бизнес и гарантировать персональный карьерный успех, то я уже рассказывал о самой полезной программе для этого.

я не очень люблю продукты Perplexity (в плане того, что я уверен что все остальные лабы в течении месяца-двух сделают лучше), но это хороший пример того как будет выглядеть та самая "офисная работы" из предыдущего поста к концу года.

В Telegram запущен ИИ-ассистент на базе блокчейн-сети Cocoon 🎁

В Mira можно активировать приватный режим, в котором запросы обрабатываются в зашифрованном виде, а данные не сохраняются в память.

Ассистент помогает с повседневными задачами — поиском информации, ответами на вопросы и генерацией текста, фото и видео 💫

Общение в Mira доступно всем пользователям бесплатно и без ограничений.

#реклама

https://www.citadelsecurities.com/news-and-insights/2026-global-intelligence-crisis/

Главный тезис: Страхи массового замещения рабочих мест ИИ сильно преувеличены. Данные этого не подтверждают.

Ключевые аргументы:

1. Данные говорят обратное нарративу. Вакансии для софтверных инженеров растут (+11% г/г), рынок труда улучшается, строительная занятость растёт из-за дата-центров. Интенсивность использования ИИ на работе — стабильна, без перегиба вверх.

2. Рекурсивная технология ≠ рекурсивное внедрение. Метафора: то, что двигатель может разогнаться до 300 км/ч, не значит, что дороги, правила и водители это позволят. Диффузия технологий идёт по S-кривой, а рынки экстраполируют фазу разгона линейно.

3. Есть естественный экономический потолок. Если спрос на compute растёт → его стоимость растёт → в какой-то точке человек дешевле ИИ. Это встроенный тормоз замещения.

4. Шок производительности = шок предложения (это хорошо). Исторически каждая технологическая революция (пар, электричество, ПК) снижала издержки, расширяла потребление и создавала новые индустрии. Кейнс в 1930-м предсказал 15-часовую рабочую неделю — вместо этого люди стали потреблять больше, а не работать меньше.

5. Для реального коллапса спроса нужен нереалистичный сценарий: почти тотальная автоматизация + нулевая фискальная реакция государства + отсутствие новых инвестиций. Демократии так не работают.

Практический вывод: ИИ скорее комплемент, чем субститут труда (как Microsoft Office не убил офисных работников, а усилил их). Возможно, ИИ — это ровно столько роста, сколько нужно, чтобы компенсировать старение населения, деглобализацию и климат.

Вчера читал статью от Цитатели, которая мне кажется самой взвешенной и реалистичной позицией о влиянии ИИ на экономику: агенты будут выполнять большинство офисной работы сегодня, но это не приведет к коллапсу экономики, а люди, скорее всего, будут работать еще больше. Как я и писал тут.

Карпаты написал что за 3 месяца программирование изменилось кардинально. Фактически, в ноябре агенты это было прихотью, а сегодня сложно представить работу любого программиста без ИИ агента.

До конца 2026 то же самое случится со всеми функциями в бизнесе: финансами, юристикой, HR, операциями, маркетингом, продажами, стратегией. Финансист, который не пишет код, в течении 9 месяцев будет архаикой. Не потому что финансисты научатся писать код, а потому что строить модельки в Экселе будет агент через питон, с качеством не хуже, но в сотни раз быстрее и дешевле. Это уже так, но многие просто не пробовали создать достаточно детальный воркфлоу (я сегодня пробовал для не самой очевидной модели размытия акций).

P.S. уже сегодня я крайне рекомендую подготавливать вашу компанию, отдел или самого себя к агентоцентричной работе. мы делаем специальную программу о том как сделать ИИ-нативными каждую из функций компании или своей работы. если вы понимаете, что это риск для вас и компании и возможность вырасти профессионально или обогнать конкурентов — эта программа для вас.

Что нужно чтобы ИИ агент мог купить машину? Я написал статью с целью ответить на этот вопрос практически: https://x.com/cyntro_py/status/2026717768146366804

К чему я прихожу постепенно, это вместо ведения единого identity.md файла где описано кто я, мои надежды, мечты и чаяния — делать ролевые файлы контекста, чтобы давать их агенту в момент исполнения задачи.

Например, для всех моих задач по созданию презентаций, выступлений и публичных речей у меня сформировался уже большой набор книг типа Nancy Duarte, примеров красивых слайдов и определенного голоса.

Для задач коммуникации с проблемными пассажирами в бизнес-контексте, у меня есть определенная персона "отрешенного профессионала", которая берет мое матерное сообщение и переписывает в стиле безэмоционального немца-аутиста.

Для любых вопросов про жизнь и работу, он читает историю терапии, курсов, саморефлекции и использует весь этот контекст для ответа.

Главное отличие от AGENTS[.]md в том, что это не список правил и не скилл, а "живой" документ, который впитывает в себя ответы других людей, историю звонков и реакции, постоянно предлагая улучшения. При этом такие скилы автоматом подгружаются в зависимости от типа задачи.

а вот еще notion запустил агентов, которые могут читать месенджеры и почту, писать документы, трекать исполнение задач, онбордить сотрудников, вести планерки.

claude code момент для всех остальных бизнес-функций случился.

из живых кейсов:

• Автономный Q&A-агент отвечает на повторяющиеся вопросы в Slack и других системах, используя данные из Notion, почты, календаря и интеграций. • Агент для онбординга и IT-поддержки закрывает типовые запросы сотрудников без участия человека. • Агент для продаж отвечает на продуктовые и enablement-вопросы, снижая нагрузку на команды. • Агент по маршрутизации задач автоматически принимает входящие запросы, превращает их в задачи и назначает ответственным. • Агент для IT-операций триажирует тикеты с высокой точностью и часть из них решает полностью автономно. • Агент по обработке продуктового фидбэка собирает баги и тикеты и ведет их end-to-end. • Агент для безопасности экономит время команды за счет автоматизации рутинных проверок и реакций. • Агент для ежедневных стендапов автоматически собирает апдейты и публикует отчеты по расписанию. • Агент для спринтов и OKR формирует еженедельные и ежемесячные отчеты на основе данных из разных инструментов. • Конкурентный агент публикует ежедневные апдейты по рынку и конкурентам для руководства. • Агент по клиентским референсам отправляет регулярные сводки по новым логотипам и кейсам. • Email-агент триажирует входящую почту и готовит черновики ответов. • Агент-планировщик находит свободное время у нескольких участников и координирует встречи. • Агент интегрирует Slack, Linear, Figma, HubSpot и другие инструменты через MCP для сквозных рабочих процессов. • Агент преобразует доски FigJam в документы Notion и наоборот, автоматизируя работу с артефактами. • Slack-упоминаемый агент проверяет и переписывает тексты для CEO по заданным коммуникационным правилам. • Агент автоматически присылает персональные сводки по активности в Slack и других каналах. • Команды создают и шарят агентов как “цифровых сотрудников” с управляемыми правами доступа и логированием действий.

Для тех, кому интересно какие следующие роли и функции будут агентизированы после написания кода: https://claude.com/blog/cowork-plugins-across-enterprise

Все эти сегодня бесплатно доступны для Cowork: HR: Поддержка HR-операций на всем жизненном цикле сотрудника - от подготовки офферов и построения планов онбординга до написания performance review и проведения анализа компенсаций.

Design: Ускорение дизайн-процессов - генерация фреймворков для критики, написание UX-копирайта, проведение аудитов доступности и структурирование планов пользовательских исследований.

Engineering: Оптимизация ежедневных инженерных процессов - подготовка standup-саммари, координация реагирования на инциденты, создание чек-листов деплоя и написание постмортемов.

Operations: Управление ключевыми бизнес-операциями, включая документацию процессов, оценку поставщиков, трекинг change-request и создание runbook’ов.

Brand voice (by Tribe AI): Анализ существующих документов, маркетинговых материалов и коммуникаций для выделения голоса бренда в четкие и применимые гайдлайны.

Financial analysis: Поддержка базовых процессов финансового аналитика - от рыночного и конкурентного анализа до финансового моделирования, создания шаблонов PowerPoint и проверки их качества.

Investment banking: Ускорение процессов по сделкам - анализ транзакционных документов, построение сравнительного анализа компаний и подготовка презентационных материалов.

Equity research: Оптимизация исследовательских процессов - разбор транскриптов отчетности, обновление финансовых моделей с учетом нового guidance и подготовка аналитических заметок.

Private equity: Поддержка сорсинга и due diligence - анализ больших массивов документов, извлечение стандартизированных финансовых данных, моделирование сценариев и оценка возможностей по инвестиционным критериям.

Wealth management: Помощь консультантам в анализе портфелей, выявлении отклонений и налоговой нагрузки, а также генерации рекомендаций по ребалансировке в масштабе.

Еще один популярный миф, который я вижу в комментариях "ИИ лишит всех работы -> люди перестанут покупать -> экономика рухнет -> планета остановится".

Есть масса причин почему второй шаг никогда не произойдет (доход это не зарплата, при росте производительности падают цены, экономика это статическая система), но они по большей части очевидны.

А вот первый шаг действительно пугает многих, но является ложью. Когда я говорю "ИИ пишет 100% кода или договоров и рекламных роликов" — это не значит, что все эти люди остались без работы. Это значит, что 100% функций, которые они выполняли сегодня, стали автоматизированы. То есть, профессия сместилась от расклейки бумажных объявлений к управлению спам-ботами. Да, это произойдет быстрее, и да, будут те кто не захочет быстро меняться и переобучаться, но это не будет ни 50, ни даже 20% от общей занятости. Сектора вроде customer support или телемаркетинг полностью исчезнут, как исчезли зажигатели фонарей, извочики и трубочисты, но появится значительно больше новых профессий вокруг ИИ.

Коллапс экономики происходит при разрушении институтов, а не при изменении факторов производительности, даже сильном и быстром.

Что же, вероятнее всего, случится? Совершенно точно, огромное количество ролей будет трансформировано или исчезнет - единицы миллионов в этом году и сотни миллионов за 5 лет. В плане трудоустройства это приведет к потере работы у части людей, сдвигу функций и обязанностей у других и появлению совершенно новых профессий. Так же как сегодня ~50 млн человек зарабатывает на создании контента в социальных сетях, столько же что и в текстильной промышленности в 19 веке (15% населения в топовых странах).

Будет ли кризис? Безусловно, особенно в регионах с пониженным уровнем удачи, о которых я писал. Посердоболить о безработице это, конечно, дело благое, но мой вопрос вам: а вы пытаетесь спасти весь мир или вам страшно? Если второе, то этот страх оправдан но не смертелен. Я выбираю прожить страх, а не пытаться от него убежать в философию, потому страх это отличная мотивация сделать что-нибудь прикольное и прибыльное.

Еще один пример того, что большинство противоположных вещей непротиворечиво согласуются:

Для опытного инженера агенты дают 1000% буст к продуктивности

Для начинающего разработчика / не-разработчика, создание продуктов с помощью агентов приводит к 1000% росту технического долга

Во вторник начнется онлайн конференция AI Hard Fork

Я сейчас пишу план для своей презентации (24 февраля в 20:45 GMT+3). Вопрос к чату (не забудьте решить капчу в группе, если пишете комментарий первый раз!): какие именно темы и вопросы вам интереснее всего обсудить в контексте ИИ-нейтив организаций, агенто-центричных компаний и ИИ-трансформации бизнесов?

Постараюсь учесть все ваши мнения.

Мероприятие бесплатное (при наличие подписки на каналы спикеров)

Приходите: регистрация тут